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我试图用 timeit 比较两条语句的性能，结果如下:
100 loops, best of 3: 100 ns per loop
100 loops, best of 3: 1.96 us per loop
但是我不知道这些ns和us代表什么，所以不知道哪个更快。
最佳答案
ns 代表纳秒。 n 是常规的 SI prefix表示 10-9。 us 表示微秒。在 SI 中，这将是 µs(10-6 秒)- u 被使用，因为没有 µ在 ASCII 中，但它看起来确实很相似。在您的情况下，这意味着您将 100×10-9 秒与 1.96×10-6 秒进行比较 - 前者几乎快 20 倍。
关于python - `ns` 和 `us` 在 `timeit` 结果中代表什么？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/11813999/
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更新:显然我只是在计时 Python 读取列表的速度。但这并没有真正改变我的问题。 所以，我前几天读了 this post 并想比较一下速度。我对 Pandas 还不熟悉，所以每当我看到有机会做一些比
假设这样一个数据 In [51]: data = list(range(10**6))
谁能解释一下为什么会这样？ aatiis@aiur ~ $ time python /usr/lib64/python2.7/timeit.py -n 1 \ -- 'x = 10**1000
我是一名优秀的程序员,十分优秀！